Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, April (2023), pp. 255-265

## Analisis Persebaran UMKM Bidang Jasa Menggunakan Metode AHC Complete Linkage
Lisna Zahrotun 1 , Seftian Hadi Nugroho 2 , Utaminingsih Linarti 3 , Anna Hendri Soleliza Jones 4 1,2,4 Informatika,Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia
3 Tenik Industri,Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia E-mail: 1 lisna.zahrotun@tif.uad.ac.id, 2 seftian1800018269@webmail.uad.ac.id,
3 utaminingsih.linarti@ie.uad.ac.id , 4 annahendri@tif.uad.ac.id

## Abstrak
Dinas Perindustrian Koperasi Usaha Kecil dan Menengah merupakan salah satu yang bertanggung  jawab  terhadap  pertumbuhan  dan  kestabilan  Usaha  Mikro,  Kecil  dan Menegah  (UMKM)  yang  berada  di  kota  X.  Banyaknya  UMKM  bidang  jasa mengakibatkan  perlunya  penanganan  khusus  dalam  menjaga  pertumbuhan  dan kestabilan  dari  UMKM  tersebut.  Oleh  karena  itu  agar  pihak  Dinas  dapat  memberikan strategi  dalam  menjaga  pertumbuhan  dan  kestabilan  UMKM  bidang  jasa  maka diperlukan analisis dan identifikasi persebaran UMKM tersebut.  Salah satu teknik yang dapat digunakan dalam melakukan analisis persebaran UMKM adalah pengelompokkan. Dimana  dari  hasil  analisis  pengelompokkan  UMKM  bidang  jasa  ini  dapat  dijadikan sebagai  referensi  dalam  pertumbuhan  dan  menjaga  kestabilan  UMKM  bidang  Jasa. Tahapan  dalam  penelitian  ini  adalah  Load  Data,  Data  Cleaning  dan  Data  Selection, Data  Transformation,  Proses  Pengelompokan  Dengan  Agglomerative  Hierarchical Clustering  (AHC)  complete  linkage,  pengujian  menggunakan  Silhouette  Coefficient,  dan Representasi  Pengetahuan.  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  metode  AHC complete  linkage  dapat  dilakukan  pada  UMKM  bidang  jasa  dengan  hasil  pengujian terbaik  yaitu  0,729  dengan  jumlah  kelompok  2.  Dari  2  kelompok  yang  dihasilkan, kelompok 1 merupakan kelompok UMKM bidang jasa yang perlu mendapatkan perhatian khusus  dari  Dinas  Perindustrian  dan  Koperasi  karena  usia  berdiri  sudah  lama  namun omsetnya masih dibawah 10 juta.
Keywords: Agglomerative Hierarchical Clustering, Silhouette Coefficient

## 1. Pendahuluan
Usaha  mikro  memiliki  peran  penting  dalam  perekonomian  yang  ada  di  Indonesia,  di mana  usaha  mikro  memasok  99,8%  lapangan  kerja  dan  merupakan  lebih  dari  95%  dari semua perusahaan di Indonesia [1]. Kerja sama  dari industry, pemerintah dan perguruan tinggi  berperan  penting  dalam  proses  penciptaan  inovasi  dan  aliran  pengetahuan  di wilayahnya masing masing [2]. Dinas Perindustrian Koperasi Usaha Kecil dan Menengah di kota X merupakan salah satu Dinas yang mengelola pertumbuhan dan keadaan Usaha Mikro,  Kecil  dan  Menegah  (UMKM).  Pada  Dinas  ini  terdapat  data  UMKM  yang berada  di  wilayahnya.  Berdasarkan  wawancara  terhadap  salah  satu  pihak  Dinas mengemukakan  bahwa  belum  ada  pengolahan  terhadap  database  yang  telah  terkumpul. Pihak  Dinas  juga  mengemukakan  bahwa  dari  database  UMKM  bidang  jasa  yang  telah terkumpul  juga  bisa  digunakan  sebagai  dasar  pemilihan  pelatihan  yang  tepat,  namun belum  ada  pengolahan  data  karena  data  UMKM  bidang  jasa  yang  ada  sering  berubah seiring  dengan  bertambahnya  UMKM.  Selain  itu  banyaknya  variabel  dan  juga  data menyebabkan  pihak  Dinas  kesulitan  dalam  melakukan  pengecekan  dan  pemantauan terhadap  UMKM.    Agar  pihak  Dinas  dapat  melakukan  strategi-strategi  dalam meningkatkan  UMKM di  kota  maka  diperlukan analisis persebaran  kondisi UMKM. Salah  satu  teknik  yang  dapat  digunakan  dalam  pengelompokkan  adalah  teknik

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, April (2023), pp. 255-265
clustering dimana  dengan  adanya  pengelompokkan  dapat  dilakukan  analisis persebaran UMKM pada kota X.
Beberapa  penelitian  terkait  UMKM  pernah  dilakukan  sebelumnya  diantaranya analisis  persebaran  UMKM  di  kota  Malang  menggunakan  K-Means  [3],  klasifikasi pengkarakteristikan  iklan  UMKM    [4],  pemasaran  online  untuk  meningkatkan UMKM  [5],  dan  penentuan  strategi  promosi  UMKM  menggunakan  metode pengelompokkan menggunakan
K-Means [6]. Selain K-Means teknik pengelompokkan yang dapat digunakan adalah Agglomerative Hierarchical Clustering ( AHC ).  Teknik  AHC  ini  dapat  digunakan  untuk  data  dalam  bentuk  kategori,  beberapa penerapan teknik AHC adalah pendeteksian komunitas [7], pemodelan wilayah banjir [8], pengelompokkan  jumlah  penumpang  [9].  Pengelompokkan  UMKM  juga  dilakukan  di Negara India [10].
Salah  satu  teknik  pengelompokkan  adalah Agglomerative  Hierarchical  Clustering ( AHC ).  Dimana  metode  ini  cocok  untuk  data  yang  bersifat  kategorikal.  Salah  satu penelitianyang  mengggunakan  AHC  adalah  pengelompokkan  data  mahasiswa  yang mendapatkan nilai akurasi 0.8 [11]. Dilihat dari peluang usaha UMKM bidang jasa yang sangat  tinggi,  maka  dalam  penelitian  ini  dilakukan  analisis  persebaran  UMKM  bidang jasa  menggunakan  metode  AHC single  lingked .  Penelitian  ini  diharapkan  dapat menerapkan keunggulan dari metode dan memenuhi kebutuhan akan pemrosesan data.

## 2. Metode
Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 1.

## 2.1. Load Data
Pada  proses  ini  dilakukan load  data atau input dataset berbentuk  file  excel dengan format xlsx ke dalam aplikasi agar dapat diproses.

## 2.2. Data Cleaning & Selection
Pada  tahap  ini,  dilakukan  pembersihan  data  untuk  dijadikan  data  penelitian terbebas dari data yang tidak relevan dan noise .

## 2.3. Data Transformation
Pada  tahap  ini  adalah  mengubah  dataset  yang  berupa  string  menjadi  integer berniali 0 dan 1 agar datanya dapat digunakan atau diproses oleh sistem.

## 2.4. AHC Complete Linkage
Pada tahap ini adalah memasukkan data hasil transformasi ke dalam metode AHC . Dalam  statistik,  pengelompokan  hirarki  ( hierarchical  clustering )  adalah  metode analisis kelompok yang berusaha untuk membangun sebuah hierarki kelompok [12]. Agglomerative  Hierarchical  Clustering ( AHC )  merupakan  metode  pengelompokan hierarki dengan pendekatan bawah – atas ( bottom – up ) [13]. Berikut merupakan langkah-langkah dalam pengelompokan hierarki:
a) Menghitung matriks kedekatan berdasarkan jenis jarak yang digunakan, untuk penelitian ini menggunakan jarak euclidian ,
(1)
Keterangan: x i = value data 1;         y i = value data 2
Gambar 1. Tahap Penelitian
b) Mengulangi Langkah 3 sampai 4, hingga hanya 1 kelompok yang tersisa,
c) Menggabungkan  dua  kelompok  yang  memiliki  jarak  terdekat  pada  matriks jarak.
d) Memperbarui  matriks  kedekatan  untuk  merefleksikan  kedekatan  di  antara kelompok  baru  dan  kelompok  asli  yang  sudah  digabung  menggunakan complete linkage .
dᵤᵥ = jarak antara tetangga terjauh dari kelompok (U dan V); D
= matriks kedekatan.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, April (2023), pp. 255-265
2.5. Silhouette Coefficient
Cluster  validation adalah  cara  untuk  mengetahui  seberapa  baik  hasil  yang diperoleh  dari  proses clustering [14].  Pada  penelitian  inimenggunakan  metode
silhouette coefficient . Silhouette coefficient merupakan validasi yang
menggabungkan  dua  unsur  yaitu cohesion dan separation .  Nilai  dari silhouette coefficient ini  mempunyai range dari  -1  sampai  1.  Nilai  1  dikategorikan  dalam cluster baik  atau cluster yang  terbentuk  merupakan  hasil cluster yang  baik, sedangkan  nilai  -1  menunjukkan  bahwa  hasil cluster yang  terbentuk  adalah  kurang baik,  semakin  mendekati  0  menunjukkan  semakin  sedikit  dokumen  yang  benar pengelompokannya.

## 2.6. Representasi Pengetahuan
Setelah  dilakukan  perhitungan silhouette kemudian  dilakukan  evaluasi  untuk penentuan klaster terbaik.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data UMKM bidang jasa di kota X dengan jumlah 399 data. Dataset berupa file excel dengan 40 variabel.
3.2. Proses Cleaning dan Selection
Data  set  yang  diperoleh  akan  dilakukan  proses  preprocesing  yaitu cleaning data, dalam proses ini data akan dicek satu persatu untuk melihat apakah ada data outlier atau noise . Dari 399 data UMKM setelah dilakukan proses cleaning tidak ditemukan adanaya  noise  sehingga  jumlah  data  tetap  399  data  UMKM.   Langkah  selanjutnya adalah  selection  atau  seleksi  variable.  Dalam  proses  ini  40  variabel  di  seleksi menjadi 12 variabel. 12 Variabel hasil proses selection ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Tabel Hasil Seleksi Hasil Seleksi Hasil Pelabelan Pendidikan Terakhir pendidikan Tanggal Pendirian Usaha tanggal_pendirian_usaha Kegiatan Usaha kegiatan_usaha Tujuan Pemasaran tujuan_pemasaran Status Kepemilikan Tanah/Bangunan
kepemilikan_tanah
Sarana Media Elektronik
sarana_media_elektronik
Modal Bantuan Pemerintah
modal_bantuan_pemerintah
Pinjaman Kredit Usaha Rakyat pinjaman Omset per-Tahun omset_pertahun Kepemilikan Asuransi Kesehatan asuransi
Tenaga Kerja Laki-laki
tenaga_kerja_laki Tenaga Kerja Perempuan tenaga_kerja_perempuan

## 3.3. Proses Data Transformation
Tahap  selanjutnya  selanjutnya  setelah  yaitu  data  transformation.  Pada  tahap  ini variable  yang  sudah  terpilih  akan  dilakukan  pengkategorian  menggunakan  proses  One Hot Encoding. Hasil Variabel Hot Encoding ditunjukkan pada Tabel 2.  Sedangkan hasil data transformation ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 2. Hasil Atribut Baru
No. Variabel Hasil Variabel dari One Hot Encoding 1 Pendidikan Terakhir
-, 0, D1, D2, D3, S1, S2, S3, SD, SMA, SMK, SMP
2
Kegiatan Usaha
Penjualan, Produksi
3 Tujuan Pemasaran
Dalam wilayah DIY,

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, April (2023), pp. 255-265
No. Variabel Hasil Variabel dari One Hot Encoding Dalam wilayah Kota Yogyakarta, Dalam wilayah Pulau Jawa, Dalam wilayah luar Pulau Jawa (tersebar), Luar Negeri (ekspor), Luar Negeri (jenis pengiriman biasa), 4 Status Kepemilikan Tanah/Bangunan Lainnya, Magersari (adat), Milik sendiri, Sewa 5 Sarana Media Elektronik -, Facebook, Gojek, Grab, Instagram, Shopee,
Tokopedia, Twitter, WhatsApp, Lainnya 6 Modal Bantuan Pemerintah -, Pemda DIY, Pemerintah Pusat, Pemkot Yogyakarta 7 Pinjaman Kredit Usaha Rakyat -, Bank, Koperasi, Lainnya, Pemerintah 8 Omset per-Tahun Kurang dari 10 juta, 10 juta s/d 25 juta, 25 juta s/d 40 juta, 40 juta s/d 55 juta, 55 juta s/d 70 juta, 70 juta s/d 85 juta, 85 juta s/d 100 juta,
100 juta s/d 120 juta,
120 juta s/d 150 juta, Lebih dari 150 juta 9 Kepemilikan Asuransi Kesehatan -, Asuransi Swasta, BPJS Tabel 3. Tabel Hasil Transformasi - 0 D1 D2 D3 S1 S2 ………………….. tenaga_kerja_ laki tenaga_kerja_ perempuan 0 0 0 0 1 0 0 ………………….. 2 2 1 0 0 0 0 0 0 ………………….. 1 0 0 0 0
0 0 0 0 ………………….. 0 0 0 0 0 0 0 1 0 ………………….. 1 0 0 0 0 0 0 1 0 ………………….. 5 3 0 0 0 0 0 0 0 ………………….. 2 0 0 0 0 0 0 0 0 ………………….. 0 0 0 0 0
0 0 1 0 ………………….. 0 0 0 0 0 0 0 1 0 ………………….. 4 0 0 0 0 0 0 0 0 ………………….. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ………………….. 0 1 0 0 0 0 0 0 0 ………………….. 0 1 0 0 0 0 0 0 0 ………………….. 0 0 0 0 0
0
0 1 0 ………………….. 0 0 0 0 0 0 0 1 0 ………………….. 1 0 0 1 0 0 0 0 0 ………………….. 0 0 1 0 0 0 0 0 0 ………………….. 3 2 0 0 0 0 0 0 0 ………………….. 0 0 0 0 0 0 0 1 0 ………………….. 0 1 0 0 0 0 0 1 0 ………………….. 0 1 1 0 0 0 0 0 0 ………………….. 0 0 ….  ….  ….  ….  ….  ….  ….  ………………….. …. …. ….  ….  ….  ….  ….  ….  ….  ………………….. …. …. 0 0 0 0 0 0
0 ………………….. 0 0

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, April (2023), pp. 255-265
3.4. Proses AHC Completed Lingked
Tahap  selanjutnya  dengan  menghitung  AHC  menggunakan Completed  lingked . Dalam penghitungan ini akan dilakukan penghitungan jarak antar data menggunakan Euclidian  Distance untuk  menghitung  jarak  terdekat  pada  setiap  umkm.  Dikatakan jarak terdekat jika data memiliki jarak mendekati 0 atau merupakan jarak terkecil.
(2)
Keterangan: x i = value data 1 y i = value data 2
Menghitung  jarak euclidean pada  setiap  data  umkm.  Seperti  pada  2  sampel berikut:
a) Menghitung jarak umkm 1 dan 2
b) Menghitung jarak UMKM 1 dan 3
Euclidean  distance dihitung  untuk  seluruh  data  hasil  transformasi  sehingga menghasilkan matrik kedekatan, hasil matrik kedekatan ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Matrik Kedekatan UMKM 1 UMKM 2 …  …  … UMKM 6 UMKM 399 UMKM 1 0 UMKM 2 4 0 … … … … … … … … … UMKM 6 3,605551275 3,605551175 0 UMKM 399 7,549834435 6,08276253 7,483314774 0

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, April (2023), pp. 255-265
Selanjutnya  adalah  menentukan  jarak  terkecil.  Dari  matrik  kedekatan  terdapat umkm  6,  1,  dan  2  yang  memiliki  jarak  terkecil  maka  dilakukan  penggabungan  dan menghasilkaan matrik baru pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Penggabungan Jarak Terdekat
UMKM 1 UMKM 2
UMKM 6 UMKM 399
UMKM 1 UMKM 2
UMKM 6 0 … 0 … … 0 … … … 0 UMKM 399 4,582575695 5,830951895 7,681145748 0
Pada  data  tabel  5  terdapat  kekosongan  jarak,  untuk  mengisi  kekosongan  jarak tersebut  diisi  menggunakan complete  linkage .  Yaitu  dengan  mengecek  setiap  nilai jarak  pada  setiap  data.  Untuk  mengisi  data  pada  jarak  UMKM(1,2,6)  dengan UMKM(3),  dilakukan  dengan  perbandingan  jarak  dari  matriks  kedekatan  UMKM  1 dan  3,  UMKM  2  dan  3,  UMKM  6  dan  3.  Dari  ketiga  data  didapatkan  jarak  dari matriks  daintaranya  4,69041576;  3,741657387;  dan  5.  Lalu  dari  ketiga  data  itu dipilih jarak yang paling jauh  atau besar sehingga didapatkan 5 sebagai jarak antara UMKM(1,2,6)  dengan  UMKM(3).  Lalu  dilanjutkan  dengan  menentukan  jarak terkecil pada matriks baru dan menggabungkan lagi, kemudian mengisi kekosongan jarak  dengan  complete  linkage.  Tahap  ini  dilakukan  terus  menerus  hingga  tersisa  2 kelompok.  Perulangan ini  menghasilkan iterasi pada  Tabel 6 hanya  menggunakan 7 data UMKM.
Tabel 6. Hasil Pengelompokkan Tahap Jumlah hasil cluster Hasil Anggota Cluster Jarak Terkecil 1 5 UMKM 1, 3,605551275 UMKM 2, UMKM 6 2 4 UMKM 3,
4,582575695 UMKM 7 3 3 UMKM 1, 5 UMKM 2, UMKM 6, UMKM 3, UMKM 7
4 2 UMKM 4 5,916079783 UMKM 5
Selanjutnya  adalah  menguji  hasil  klaster  menggunakan silhouette  coefficient. Pada pengujian ini akan dilakukan dengan menguji silhouette 2 klaster.
a) Menghitung  rata  –  rata  jarak  setiap  umkm  dengan  umkm  lain  yang  masih dalam satu klaster dengan persamaan. Hasil menghitung rata-rata ditunjukkan pada Tabel 7.
(3) Keterangan :
a(i) = Perbedaan rata – rata objek (i) ke semua objek lain pada A.
d(I,j) = Jarak antara i ke j A
= Cluster

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Tabel 7. Hasil Perhitungan Rata Rata Jarak dengan satu klaster
Data a(i) Cluster UMKM 1 4,961450368 0 UMKM 2 4,357492798 0 UMKM 3 4,503662211 0 UMKM 4 5,916079783 1 UMKM 5 5,916079783 1 UMKM 6 4,923604331 0 UMKM 7 6,424621859 0
b) Lalu  dilanjutkan  dengan  menghitung  rata  –  rata  jarak  umkm  dengan  umkm lain  yang  berbeda  klaster.  Hasil  penghitungan  jarak  dengan  cluster ditunjukkan pada Tabel 8.
(4) (5) Keterangan:
d(i,C) = perbedaan rata - rata objek (i) ke semua objek lain pada C. C = Cluster lain selain cluster A atau cluster C tidak sama dengan A.
b(i) =  Rata  –  rata  jarak  terkecil  umkm  dengan  setiap  umkm  pada  cluster
lain Tabel 8. Hasil Perhitungan Jarak dengan Cluster lain Data d(I, 0) d(I, 1) b(i) Cluster UMKM 1 - 10,41165512 10,41165512 0 UMKM 2 - 9,924428901 9,924428901 0 UMKM 3 - 8,368265443 8,368265443 0 UMKM 4 8,971018069 - 8,971018069 1 UMKM 5 9,455268467 - 9,455268467 1 UMKM 6 - 7,885164805 7,885164805 0 UMKM 7 - 6,756048822 6,756048822 0
c) Lalu  dilanjutkan  dengan  menghitung  nilai  silhouette.  Hasil  penghitungan silhouette ditunjukkan pada Tabel 9.
(6) Keterangan: S(i) = Silhouette Coefficient a(i) = Perbedaan rata – rata objek (i) ke semua objek lain pada A b(i)
=  Rata  –  rata  jarak  terkecil  umkm  dengan  setiap  umkm  pada  cluster lain
Tabel 9. Hasil Perhitungan Silhouette Data d(I, 0) d(I, 1) b(i) S(i) Cluster UMKM 1 - 10,41165512 10,41165512 0,523471503 0 UMKM 2 - 9,924428901 9,924428901 0,56093264 0 UMKM 3 - 8,368265443 8,368265443 0,461816521 0 UMKM 4 8,971018069 - 8,971018069 0,34053418 1 UMKM 5 9,455268467 - 9,455268467 0,37430864 1 UMKM 6 - 7,885164805 7,885164805 0,375586376 0 UMKM 7 - 6,756048822 6,756048822 0,04905633 0 Rata – rata s(i) 0,383672313

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, April (2023), pp. 255-265
Lalu  dilanjutkan  dengan  melakukan  evaluasi  pola.  Berdasarkan  dari  percobaan menggunakan  sampel  data  didapatkan  nilai silhouette sebesar  0,383672313.  Yang artinya nilainya mendekati 0 dan 2 cluster bukan merupakan cluster yang baik.

## 3.5. Pengujian Hasil dari Sistem
Pada  penelitian  ini  menggunakan  pengujian Silhouette  coefficient .  Pada  system  telah dilakukan  9  kali  pengujian  terhadap  pengujian  10  klaster  Tabel  10  merupakan  hasil silhouette coefficient setiap  klaster.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  cluster  2 memiliki nilai kaurasi tertinggi yaitu 0,729.
Tabel 10. Hasil Pengujian Jumlah Cluster Hasil Silhouette Coefficient 2 0,729 3 0,709 4 0,488 5 0,473 6 0,471 7 0,423 8 0,423 9 0,420 10 0,264

## 3.6. Representasi pengetahuan
Dari  hasil  pengujian  dari  sistem  didapatkan  2  kelompok  sebaran  UMKM  bidang  jasa yang  memiliki  nilai  silhouette  0,729.  Hasil  analisis  persebaran  UMKM  bidang  jasa  di Kota X pada 2 kelompok tersebut adalah::
a) Kelompok 1
Pada  Kelompok  1  ini  terdiri  dari  16  data  UMKM  yang  memiliki  rata-rata  lama berdiri  41  tahun,  Pendidikan  dari  pemilik  UMKM  Sekolah  Menengah  ke  bawah, jumlah karyawan rata rata 1 orang dan omset pertahun rata rata di bawah 10 juta.
b) Kemompok 2
Pada  kelompom  2  terdiri  dari  383  data  UMKM  yang  memiliki  rata-rata  lama berdiri  7  tahun,  Pendidikan  Pemilik  UMKM  Sekolah  Menegah  ke  atas,  jumlah karyawan  rata-rata  1  dan  ada  yang  tidak  memiliki  karyawan  serta  rata-rata  omset pertahunnya di atas 10 juta.
Dari hasil analisis persebaran UMKM 2 kelompok tersebut dapat dijadikan acuan bagi Dinas Perindustrian Koperasi Usah Kecil dan Menengah di kota X  dalam meningkatkan UMKM -UMKM yang belum maju yang terlihat pada UMKM di kelompok 1. Salah satu usulan  yang  bisa  dilakukan  disini  adalah  peningkatan  pengetahuan  untuk  menignkatkan omset pertahun dengan memberikan pelatihan-pelatihan kepada UMKM pada kelompok1.

## 4. Kesimpulan
Kesimpulan  dalam  penelitian  ini  adalah  bahwa  penerapan  algoritma  AHC complete  linkage dapat  dilakukan  pada  UMKM  bidang  jasa  menghasilkan  2  cluster yang  direkomendasikan  dengan  nilai  akurasi  0,729,  dimana  kelompok  1  merupakan kelompok UMKM yang perlu mendapatkan perhatian khusus dari  Dinas Perindustrian Koperasi  Usah  Kecil  dan  Menengah  kota  X  karena  usia  berdiri  sudah  lama  namun omsetnya masih dibawah 10 juta.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, April (2023), pp. 255-265

## Ucapan Terima Kasih
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian Masyarakat Universitas Ahmad Dahlan yang telah memberikan hibah pada penelitian ini melalui skim Penelitian Terapan tahun 2022.

## Daftar Pustaka
[1] I. R. Maksum, A. Y. Sri Rahayu, and D. Kusumawardhani,  “A social enterprise approach  to  empowering  micro,  small  and  medium  enterprises  (SMEs)  in Indonesia,” J.  Open  Innov.  Technol.  Mark.  Complex. ,  vol.  6,  no.  3,  2020,  doi: 10.3390/JOITMC6030050.
[2] A. H. Jankowiak, “Industrial Clusters As an Important Factor for Development of Micro,  Small  and  Medium-Sized  Enterprises  (Msmes),” 12Th  Int.  Days  Stat. Econ. , no. November, pp. 708–718, 2018.
[3] P.  Puntoriza  and  C.  Fibriani,  “Analisis  Persebaran  UMKM  Kota  Malang Menggunakan Cluster K-means,” JOINS (Journal Inf. Syst. , vol. 5, no. 1, pp. 86– 94, 2020, doi: 10.33633/joins.v5i1.3469.
[4] M.  T.  Satya,  N.  K.  Rahayu,  and  A.  Fidayan,  “Pengklasifikasian  Karakteristik Iklan  UMKM  Menggunakan  Analisis  Cluster,” Jesya  (Jurnal  Ekon.  Ekon. Syariah) , vol. 3, no. 2, pp. 218–231, 2020, doi: 10.36778/jesya.v3i2.169.
[5] D.  Solihin,  A.  Ahyani,  K.  Karolina,  L.  Pricilla,  and  I.  S.  Octaviani,  “Pelatihan Pemasaran Online Berbasis Digital Untuk Meningkatkan Penjualan Bisnis Online Pada  Umkm  Di  Desa  Cicalengka  Kecamatan  Pagedangan  Kabupaten Tangerang,” Dedik.  Pkm ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  307–311,  2021,  doi:
10.32493/dedikasipkm.v2i3.10726.
[6] D. Astuti, A. R. Iskandar, and A. Febrianti, “Penentuan Strategi Promosi Usaha Mikro  Kecil  Dan  Menengah  (UMKM)  Menggunakan  Metode  CRISP-DM dengan  Algoritma  K-Means  Clustering,” J.  Informatics,  Inf.  Syst.  Softw.  Eng. Appl. , vol. 1, no. 2, pp. 60–72, 2019, doi: 10.20895/inista.v1i2.71.
[7] I.  W.  Rahayu et  al. ,  “Hierarchical  Clustering  Untuk  Deteksi  Komunitas  Pada Media  Sosial  Facebook  Analysis  and  Implementation  of  Agglomerative Hierarchical  Clustering  Algorithm  for  Community  Detection  in  Social  Media Facebook,” e-Proceeding Eng. , vol. 5, no. 1, pp. 1460–1468, 2018.
[8] R.  O.  Pratikto  and  N.  Damastuti,  “Klasterisasi  Menggunakan  Agglomerative Hierarchical  Clustering  Untuk  Memodelkan  Wilayah  Banjir,” JOINTECS (Journal  Inf.  Technol.  Comput.  Sci. ,  vol.  6,  no.  1,  p.  13,  2021,  doi: 10.31328/jointecs.v6i1.1473.
[9] L.  Zahrotun,  “Analisis  PengelompokkanJumlah  Penumpang  Bus  Trans  Jogja Menggunakan  metode  Clustering  K-Means  dan  Agglomerative  Hierarchical Clustering (AHC),” J. Inform. , vol. 9, no. 1, pp. 1039–1047, 2015.
[10] D. Rawat, R. K. Mittal, and V. S. Aggarwal, “Cluster Development Approach in India:  an  Antidote  for  Micro,  Small,  and  Medium  Enterprises,” Indian  J. Commer.  Manag.  Stud. ,  vol.  VIII,  no.  2,  pp.  19–29,  2017,  doi: 10.18843/ijcms/v8i2/03.
[11] B.  Harli  Trimulya  Suandi  As  and  L.  Zahrotun,  “Penerapan  Data  Mining  Dalam Mengelompokkan  Data  Riwayat  Akademik  Sebelum  Kuliah  dan  data  Kelulusan
Mahasiswa Menggunakan Metode Agglomerative Hierarchical Clustering(Implementation Of Data Mining In Grouping Academic History Data Before Students And Stud,” J. Teknol. Informasi, Komput. dan Apl. , vol. 3, no. 1, pp. 62–71, 2021, [Online]. Available:
http://jtika.if.unram.ac.id/index.php/JTIKA/
[12] K.  E.  T.  Luthfi, Algoritma  Data  Mining ,  1st  ed.  Yogyakarta:  C.V  Andi  Offset, 2019.
[13] E.  Prasetyo, DATA  MINING-Konsep  dan  Aplikasi  Menggunakan  MATLAB ,  1st
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, April (2023), pp. 255-265
ed. Yogyakarta: Andi Offset, 2012.
[14] L.  Kaufman  and  P.  J.  Rousseeuw, Finding  Groups  in  Data  An  Introduction  to Cluster Analysis . Canada: John Wiley & Sons, Inc, Hoboken, New Jersey.